描述性分析：這是數(shù)據(jù)分析的第一步，主要是對數(shù)據(jù)進行整理和描述，包括計算統(tǒng)計量（如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差等）、繪制圖表（如直方圖、箱線圖、散點圖等）以及進行異常值檢測。

探索性數(shù)據(jù)分析：在描述性分析的基礎(chǔ)上，進一步探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和模式，包括相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析等。

預(yù)測性分析：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有信息，預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果，常用的方法有時間序列分析、回歸預(yù)測、機器學(xué)習(xí)等。

因果性分析：確定變量之間的因果關(guān)系，常用的方法有因果推斷、路徑分析、結(jié)構(gòu)方程模型等。

診斷性分析：找出數(shù)據(jù)中的問題和異常，常見的方法有假設(shè)檢驗、非參數(shù)檢驗、貝葉斯推斷等。

優(yōu)化性分析：根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，提出改進方案或決策建議，常用的方法有成本效益分析、敏感性分析、多目標優(yōu)化等。

可視化分析：將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以圖形的方式展示出來，幫助用戶更好地理解和解釋數(shù)據(jù)，常用的方法有柱狀圖、餅圖、折線圖、散點圖等。